【摘 要】
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据相关数据统计,短视频,直播/点播等流媒体近年来流量暴增,已超过全网总流量的70%,每天会有海量用户利用各种手持移动设备录制并上传网络小视频,这些小视频会缓存在CDN源服务器中,当网络用户请求访问该视频时,CDN源服务器会利用流媒体技术将视频缓存传送至CDN缓存服务器并实现小视频的实时播放。为了提高CDN服务器的缓存效率,提升用户音视频观看体验,有必要针对流媒体缓存优化策略展开研究。本课题通过编写
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据相关数据统计,短视频,直播/点播等流媒体近年来流量暴增,已超过全网总流量的70%,每天会有海量用户利用各种手持移动设备录制并上传网络小视频,这些小视频会缓存在CDN源服务器中,当网络用户请求访问该视频时,CDN源服务器会利用流媒体技术将视频缓存传送至CDN缓存服务器并实现小视频的实时播放。为了提高CDN服务器的缓存效率,提升用户音视频观看体验,有必要针对流媒体缓存优化策略展开研究。本课题通过编写爬虫程序对国内某短视频平台进行视频数据采集,设定偏好值计算公式,根据该公式建立视频价值模型,进而提出基于视频价值模型的缓存策略算法,旨在提高用户对某一时间段内的热门事件的请求命中率,减少边缘节点服务器回源、节省带宽开销、降低骨干网压力。本文主要工作包含以下三个部分:（1）对用户所请求的视频内容进行数据采集与特征提取,设定视频偏好值的计算公式,根据视频偏好值建立视频价值模型,按照视频偏好值计算公式计算各个视频的偏好值数据,按照偏好值从高到低的顺序对视频进行排序,排名靠前的视频优先进入服务器缓存空间,排名靠后的视频会被定期淘汰。（2）提出基于视频价值模型的缓存算法,视频价值模型将用户访问请求时变特征纳入,充分考虑用户访问请求行为对缓存命中率的影响,采用局部区域缓存服务器协同作业缓存策略。（3）设计模拟仿真试验,试验中的一部分内容是模拟用户请求行为,另一部分内容是模拟流媒体缓存算法,将缓存命中率作为基于视频价值模型的缓存算法性能的衡量标准。实验结果表明,本文提出的基于视频价值模型的缓存算法在一定程度上提高了用户的请求命中率,降低了源服务器负载。
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